文章
2023-10-10
来自:开发者社区
如何解决图神经网络过相关?一个IBM的新视角!
了解图神经网络的朋友对于深层GNN中的过平滑问题一定不陌生,随着网络层数的增加,模型的效果反而急剧下降,令人心痛。回忆一下,常见的解决过平滑的方案有DropEdge、基于残差的方法还有Normalization等,所以它们有帮到困境中的你了吗(笑)?今天看到一篇有趣的文章,它没有止步于GNN中的过平滑问题,而是从另一个新视角去思考深层网络效果骤降的问题——特征维度的过相关问题。所谓特征维度的过相....

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。